GPT-3.5-Turbo 语音异常检测 (SV) 流程

对于 GPT-3.5-turbo 版本，以下是针对 SV (Singular Value) 检测的常见流程：

收集数据：收集包含语音或音频片段的数据集，其中一些样本是具有单声道音频 (例如人类语音) 的正常样本，而其他样本可能是异常声音 (例如噪音、故障声音等)。
数据预处理：对音频数据进行预处理，包括降噪、过滤和标准化等步骤，以确保数据的一致性和可靠性。
特征提取：从预处理的音频数据中提取特征，常见的特征包括 MFCC (Mel 频率倒谱系数)、能量、过零率等。这些特征将用于后续的分类和检测任务。
标签标注：根据数据集中的每个音频片段，进行标签标注，区分正常样本和异常样本。这些标签将用于训练和评估模型。
模型训练：使用带有标注标签的数据集，训练一个机器学习模型，例如支持向量机 (SVM)、随机森林 (Random Forest)、深度学习模型 (如卷积神经网络 CNN 或循环神经网络 RNN) 等。模型的训练过程将使用提取的音频特征作为输入，以预测样本的标签。
模型评估：使用另一个独立的测试数据集对训练好的模型进行评估。通过计算准确率、召回率、F1 分数等指标来评估模型的性能。
部署和应用：将训练好的模型部署到生产环境中，用于实际的音频检测任务。模型将接收输入音频片段，并根据其学习到的模式和特征进行分类，判断其是否为正常或异常声音。